A. 製品推奨の正確性が妨げられます。
B. 製品推奨の応答時間が滞っています。
C. 製品の推奨事項の多様性が向上しました。
A. AI システムによってデータのバイアスが誤って学習され、増幅される可能性があります。
B. AI モデルは精度を維持しますが、応答時間が遅くなります。
C. AI 予測はより集中的になり、堅牢性は低下します。
A. 法律および規制の遵守を確保します。
B. 収集されるデータの量が増加します
C. すべてのユーザーがデータにアクセスできることを確認します
A. 予測分析
B. コンピュータ ビジョン
C. 自然言語処理
A. AppExchange のデータ品質アプリを活用する
B. データ品質を期限切れにするレポートを作成します。
C. データ管理戦略を構築します。
A. アインシュタインエンゲージメント
B. ジャーニーの最適化
C. 独自のモデルを持ち込む
A. データが人口統計グループに過剰適合しないため、低品質のデータは意図しないバイアスのリスクを軽減します。
B. 高品質のデータにより、パーソナライズされたキャンペーンに必要な人口統計的属性のプロセスが保証されます。
C. 高品質のデータは、AI による根拠のない公正な意思決定を保証し、倫理的な使用を促進し、差別を防止するために不可欠です。
A. AI データの正確な洞察を作成するには、データ品質が必要です。
B. Ai データ ストレージ制限を維持するにはデータ品質が重要です
C. AI はすべてのデータ型を処理できるため、データ品質は不要です。
A. 生成 AI は既存のデータを分析し、予測 AI は既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成します。
B. 生成 AI は既存のデータに類似したコンテンツを検索し、予測 AI は既存のデータを分析します。
C. 生成 AI は既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測 AI は既存のデータを分析します。
A. データは特定の人口統計またはソースに偏っています。
B. データは、さまざまなソースおよび人口統計から収集されます。
C. データはソース システムからエリアタイムで収集されます。
